10行Python代码创建可视化地图

import vincent 
 
world_countries = r'world-countries.json' 
 
world = vincent.Map(width=1200, height=1000) 
 
world.geo_data(projection='winkel3', scale=200, world=world_countries) 
 
world.to_json(path)

例如, 将地图数据分层来建立更复杂的地图:

当我开端建造Vincent时, 我的一个目标就是使得地图的建造尽可能合理化. 有一些很棒的python地图库-拜见Basemap 和 Kartograph能让地图更有意思. 我强烈推荐这两个对象, 因为他们都很好用处且很强大年夜. 我想有更简单一些的对象,能依附Vega的力量并且许可Ｒ单的语法获得geoJSON文件，具体描述一个投影和大年夜小/比列,最后输出地图。

vis = vincent.Map(width=1000, height=800) 
 
#Add the US county data and a new line color 
 
vis.geo_data(projection='albersUsa', scale=1000, counties=county_geo) 
 
vis + ('2B4ECF', 'marks', 0, 'properties', 'enter', 'stroke', 'value') 
 
#Add the state data, remove the fill, write Vega spec output to JSON 
 
vis.geo_data(states=state_geo) 
 
vis - ('fill', 'marks', 1, 'properties', 'enter') 
 
vis.to_json(path)

加之,等值线地图需绑定Pandas数据,须要数据列直接映射到地图要素.假设有一个大年夜geoJSON到列数据的1:1映射,它的语法是异常简单的:

#'merged' is the Pandas DataFrame 
 
vis = vincent.Map(width=1000, height=800) 
 
vis.tabular_data(merged, columns=['FIPS_Code', 'Unemployment_rate_2011']) 
 
vis.geo_data(projection='albersUsa', scale=1000, bind_data=http://developer.51cto.com/art/201709/'data.id', counties=county_geo) 
 
vis + (["#f5f5f5","#000045"], 'scales', 0, 'range') 
 
vis.to_json(path) 	
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